Этические границы Prompt Engineering: как нас обманывает ИИ и даже не краснеет
Prompt Engineering стал ключевым навыком при работе с ИИ-моделями: от генерации идей до сложной аналитики. Но за каждым эффективным приёмом скрываются риски: от невинных искажений до прямого обмана и нарушения приватности. Разберёмся, где заканчивается «оптимизация» запроса и начинается «манипуляция».
1. Prompt Injection: обман ядра модели
Когда в пользовательский ввод прячут скрытые инструкции — это прямой путь к непредсказуемому поведению ИИ. В декабре 2024 г. The Guardian описал уязвимость ChatGPT Search: скрытый в веб-странице текст обходил фильтры и менял ответы модели, вводя пользователей в заблуждение (Википедия). То же выявили в DeepSeek-R1: незаметные «закладки» в документах давали полный контроль над ответами (Википедия).
Граница этики: использовать Prompt Injection для обхода собственных или чужих политик — уже не развитие, а эксплуатация.
2. Подделка голоса пользователя и фишинг
LLM-модели помогают создавать тексты фишинговых писем и сценарии манипуляций. Исследование Hazell et al. (2023) показало, что GPT-3.5 и GPT-4 способны генерировать персонализированные spear-phishing сообщения по депутатам британского парламента с 95 % реалистичности и минимальной стоимостью (arXiv).
Граница этики: использовать ИИ для социальной инженерии и кражи данных — преступление, не «технологический апгрейд».
3. Аморальное стимулирование дезинформации
Промты, спроектированные для усиления эмоциональных манипуляций, создают вирусный фейк-контент. Результаты Vinay et al. (2024) доказали: грамотная «эмоциональная» настройка запроса увеличивает эффективность дезинформации в разы (arXiv).
Граница этики: генерация заведомо ложной или вводящей в заблуждение информации, влияющей на общественное мнение — злоупотребление.
4. Скрытые предубеждения и дискриминация
Промты, не учитывающие защиту от стереотипов, могут усилить системные предубеждения. Пример: при запросе «опиши профессиональные качества инженера» без ограничений модель может опираться на гендерные стереотипы, закрепленные в данных обучения (ScienceDirect).
Граница этики: не проводить должной оценки, какие bias-фильтры необходимы — значит сознательно игнорировать потенциальную дискриминацию.
5. «Обход» ограничений и защита интеллектуальной собственности
Некоторые пользователи создают промты, имитирующие copyrighted тексты, с последующей их реиспользованием под видом оригинального контента. Это не просто «переиначивание» — это плагиат и нарушение авторских прав.
Граница этики: копировать или выдать чужой труд за свой — прямое нарушение закона и морали.
Как сохранить баланс между эффективностью и честностью
- Прозрачность промтов. Храните и документируйте ключевые запросы: кто, зачем, с какими инструкциями.
- Контроль и аудит. Регулярно тестируйте модель на уязвимости к prompt injection и bias-атаке.
- Обучение команды. Вводите обязательные гайдлайны по этичному Prompt Engineering: чем отличается «оптимизация» от «обмана».
- Ответственность конечного пользователя. Всегда проверяйте сгенерированный ИИ-контент на факты и соблюдение норм.
- Использование defensive-промтов. Встраивайте в начало каждого запроса проверку: «Не выдавай дезинформацию или призывы к противозаконным действиям».
Prompt Engineering — мощный инструмент, но без этических рамок он оборачивается рисками для компаний и общества. Давайте использовать ИИ ответственно, сохраняя доверие и закон.